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很多同学觉得自己在工作中进步很少,拿着数据,翻来覆去就是同比、环比,做了两三年也没进步。在这背后,有个很大问题是:缺少有业务含义的标签积累,导致只会零散地看数据,既无法推导有业务意义的结论,也积累不了业务分析经验。今天我们就借一个例子,让大家看出其中的区别。诸位坐
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如果你是刚接触维度建模,可能对于维度的印象是不变化的或者变化缓慢,且具有相同属性的集合体,例如日期维。但是在真实的应用场景中维度可能有十几种之多,例如从维度使用的特点来看可以分为缓慢变化维度、角色维度、微型维度、缩小维度、杂项维度、支架维度等、桥接维度;从维度的处
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评价压缩算法时,通常需要考虑以下两个主要方面 压缩比和压缩/解压缩吞吐量。压缩比压缩比是衡量压缩算法效率的重要指标之一,它表示压缩后的数据大小与原始数据大小之间的比率。一般来说,压缩比越高,表示压缩算法越有效,可以更好地减小数据存储空间或网络传输带宽的占用。评价压
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“你看看最近的销售数据,有啥发现不?”在工作中,这种无明确目标的问题经常出现。讨厌的地方是:大部分时候,日常数据就是只有一点波动。如果直接把“环比3%增长”这种结论报上去,又会被扣个“这我也知道,要深入分析!”的帽子。那到底该咋办?今天系统讲解下。解读数据是有标准
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在数据分析和处理过程中,CSV文件是一种常见的数据格式。Python中有许多库可以帮助我们处理CSV文件,其中csvkit是一个非常强大和灵活的工具。csvkit是一个用于处理CSV文件的Python库,它提供了一组命令行工具和Python库,可以帮助我们快速、高
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序列化框架的特性通用性序列化协议是否支持跨平台、跨语言,能否在不同的操作系统和编程语言中使用。是否有成熟的、稳定的、跨语言的公共库可供使用,以降低集成和开发的难度。是否有广泛的社区支持和文档资源,以及是否有活跃的维护和更新。强健性/鲁棒性是否经过充分的测试和验证,